Чтобы ответить на ваш вопрос, давайте разберем каждый из упомянутых многомерных методов и их графические представления. Мы будем рассматривать регрессию, факторный анализ и кластерный анализ, чтобы понять, как они могут быть представлены на графиках.

• Регрессия используется для изучения зависимости одной переменной от другой. Например, мы можем исследовать, как уровень стресса (зависимая переменная) зависит от количества часов сна (независимая переменная).
• На графике регрессии обычно изображается линия, которая показывает наилучшее соответствие между данными.

• Факторный анализ применяется для выявления скрытых факторов, которые влияют на наблюдаемые переменные. Например, он может помочь понять, какие группы вопросов в анкете измеряют одну и ту же концепцию.
• На графике факторного анализа часто отображаются точки, представляющие переменные, и факторы, которые могут быть представлены в виде осей.

• Кластерный анализ используется для группировки объектов на основе их схожести. Например, мы можем сгруппировать студентов по их успеваемости и интересам.
• На графике кластерного анализа вы увидите кластеры (группы) объектов, которые находятся ближе друг к другу, чем к объектам из других кластеров.

Теперь, когда мы разобрали каждый метод, давайте попробуем сопоставить их с графиками:

1. Если на первом рисунке изображена линия, указывающая на зависимость между переменными, то это, скорее всего, регрессия.
2. Если на втором рисунке представлены точки, сгруппированные в кластеры, то это кластерный анализ.
3. Если на третьем рисунке показаны переменные и факторы, то это факторный анализ.

Таким образом, для точного ответа на ваш вопрос необходимо учитывать, какой именно график соответствует каждому из методов. Если у вас есть возможность описать графики более подробно или указать, какие именно данные на них представлены, я смогу помочь вам более точно определить соответствие между графиками и методами.